ABOUT THE SPEAKER
Jean-Baptiste Michel - Data researcher
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world.

Why you should listen

Jean-Baptiste Michel holds joint academic appointments at Harvard (FQEB Fellow) and Google (Visiting Faculty). His research focusses on using large volumes of data as tools that help better understand the world around us -- from the way diseases progress in patients over years, to the way cultures change in human societies over centuries. With his colleague Erez Lieberman Aiden, Jean-Baptiste is a Founding Director of Harvard's Cultural Observatory, where their research team pioneers the use of quantitative methods for the study of human culture, language and history. His research was featured on the covers of Science and Nature, on the front pages of the New York Times and the Boston Globe, in The Economist, Wired and many other venues. The online tool he helped create -- ngrams.googlelabs.com -- was used millions of times to browse cultural trends. Jean-Baptiste is an Engineer from Ecole Polytechnique (Paris), and holds an MS in Applied Mathematics and a PhD in Systems Biology from Harvard.

More profile about the speaker
Jean-Baptiste Michel | Speaker | TED.com
TED2012

Jean-Baptiste Michel: The mathematics of history

Žan-Batist Mišel (Jean-Baptiste Michel): Matematika istorije

Filmed:
1,279,350 views

Šta matematika može da kaže o istoriji? Po rečima TEDFellow Žana-Batiste Mišela, prilično mnogo. Od promena, preko jezika do smrtonosnih ratova, on pokazuje kako digitalizovana istorija tek počinje da otkriva duboke obrasce u svojoj osnovi.
- Data researcher
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
So it turnsокреће се out that mathematicsматематика is a very powerfulмоћан languageЈезик.
0
0
3671
Ispada da je matematika veoma moćan jezik.
00:19
It has generatedгенерисан considerableznatan insightна видику in physicsфизика,
1
3671
2312
Ona ima značajno uporište u fizici,
00:21
in biologyбиологија and economicsекономија,
2
5983
2100
biologiji i ekonomiji,
00:23
but not that much in the humanitiesхуманистике and in historyисторија.
3
8083
2817
ali ne tako veliko u društvenim naukama i istoriji.
00:26
I think there's a beliefверовање that it's just impossibleнемогуће,
4
10900
2283
Mislim da postoji verovanje da je upravo nemoguće,
00:29
that you cannotне може quantifyквантификовати the doingsposlovi of mankindljudski rod,
5
13183
2646
da se ne može izmeriti količina ljudskih dela,
00:31
that you cannotне може measureмеру historyисторија.
6
15829
2519
niti izmeriti istorija.
00:34
But I don't think that's right.
7
18348
1527
Ali ne mislim da je to tačno.
00:35
I want to showсхов you a coupleпар of examplesпримери why.
8
19875
2042
Hoću da vam pokažem par primera zašto.
00:37
So my collaboratorсарадник ErezErez and I were considerings obzirom na the followingследећи factчињеница:
9
21917
2958
Moj saradnik Erez i ja smo razmatrali sledeću činjenicu:
00:40
that two kingsкраљеви separatedодвојен by centuriesвековима
10
24875
2729
dva kralja razdvojena vekovima
00:43
will speakговорити a very differentразличит languageЈезик.
11
27604
1767
će govoriti veoma različitim jezikom.
00:45
That's a powerfulмоћан historicalисторијски forceсила.
12
29371
2304
To je veoma snažna istorijska sila.
00:47
So the kingкраљ of EnglandEngleska, AlfredAlfred the Great,
13
31675
1773
Tako će kralj Engleske, Alfred Veliki,
00:49
will use a vocabularyвоцабулари and grammargramatika
14
33448
1640
korisititi rečnik i gramatiku
00:50
that is quiteприлично differentразличит from the kingкраљ of hipхип hopskok, Jay-ZJay-Z.
15
35088
3700
koji su vrlo različiti od kralja hip hopa, Džej Zija.
00:54
(LaughterSmeh)
16
38788
1666
(Smeh)
00:56
Now it's just the way it is.
17
40454
2171
To je tako.
00:58
LanguageJezik changesПромене over time, and it's a powerfulмоћан forceсила.
18
42625
2292
Jezik se menja u vremenu i to je snažna sila.
01:00
So ErezErez and I wanted to know more about that.
19
44917
2287
Tako da smo Erez i ja hteli da saznamo više o tome.
01:03
So we paidплаћени attentionпажњу to a particularпосебно grammaticalграматички ruleправило, past-tenseproslom conjugationkonjugacije.
20
47204
3657
Tako da smo obratili pažnju na posebno gramatičko pravilo, promenu glagola u prošlom vremenu (engleski jezik).
01:06
So you just addдодати "edEd" to a verbглагол at the endкрај to signifypredstavlja the pastпрошлост.
21
50861
3264
Tako dodajemo "ed" glagolu da označimo prošlost.
01:10
"TodayDanas I walkходати. YesterdayJuče I walkedходао."
22
54125
1927
"Danas hodam (walk). Juče sam hodao (walked)."
01:11
But some verbsglagoli are irregularнеправилан.
23
56052
1344
Ali neki glagoli su nepravilni.
01:13
"YesterdayJuče I thought."
24
57396
1396
"Juče sam mislio. (thought)"
01:14
Now what's interestingзанимљиво about that
25
58792
1666
Sad, ono što je interesantno povodom toga
01:16
is irregularнеправилан verbsglagoli betweenизмеђу AlfredAlfred and Jay-ZJay-Z have becomeпостати more regularредовно.
26
60458
3830
je da su nepravilni glagoli između Alfreda i Džej Zija postali pravilniji.
01:20
Like the verbглагол "to wedsre" that you see here has becomeпостати regularредовно.
27
64288
2735
Kao glagol "venčati se" ("to wed") koji vidite ovde je postao pravilan.
01:22
So ErezErez and I followedзатим the fateсудбина of over 100 irregularнеправилан verbsglagoli
28
67023
4022
Tako da smo Erez i ja posmatrali sudbinu preko 100 nepravilnih glagola
01:26
throughкроз 12 centuriesвековима of Englishengleski languageЈезик,
29
71045
1919
kroz 12 vekova engleskog jezika,
01:28
and we saw that there's actuallyзаправо a very simpleједноставно mathematicalматематички patternобразац
30
72964
2911
i uočili smo da ustvari postoji veoma jednostavno matematičko pravilo
01:31
that capturesснима this complexкомплекс historicalисторијски changeпромена,
31
75875
2542
koje obuhvata ovu složenu istorijsku promenu,
01:34
namelyНаиме, if a verbглагол is 100 timesпута more frequentчесто than anotherдруги,
32
78417
3660
naime, ako je glagol 100 puta češći nego drugi,
01:37
it regularizesregularizes 10 timesпута slowerспорији.
33
82077
2665
on postaje pravilan 10 puta sporije.
01:40
That's a pieceпиеце of historyисторија, but it comesдолази in a mathematicalматематички wrappingPrelamanje.
34
84742
3935
To je deo istorije, ali ima matematički opis.
01:44
Now in some casesслучајева mathматематика can even help explainобјасни,
35
88677
3654
Sada, u nekim slučajevima matematika čak može pomoći da se opiše
01:48
or proposeпредложити explanationsобјашњења for, historicalисторијски forcesсиле.
36
92331
2879
ili predloži objašnjenje za istorijske sile.
01:51
So here SteveSteve PinkerPinkera and I
37
95210
1832
Ovde smo Stiv Pinker i ja
01:52
were considerings obzirom na the magnitudeвеличина of warsратова duringу току the last two centuriesвековима.
38
97042
3852
razmatrali veličine ratova za vreme dva poslednja veka.
01:56
There's actuallyзаправо a well-knowndobro poznata regularityregularnosti to them
39
100894
2495
Tu postoji u stvari dobro poznato pravilo
01:59
where the numberброј of warsратова that are 100 timesпута deadliersmrtonosniji
40
103389
3422
gde je broj ratova koji su 100 puta smrtonosniji
02:02
is 10 timesпута smallerмањи.
41
106811
1952
10 puta manji.
02:04
So there are 30 warsратова that are about as deadlyсмртоносно as the Six6 DaysDana WarRat,
42
108763
3344
Tako da ima 30 ratova koji su u stvari smrtonosni kao šestodnevni rat (rat Arapi-Izrael 1967),
02:08
but there's only fourчетири warsратова that are 100 timesпута deadliersmrtonosniji --
43
112107
2820
ali ima samo četiri rata koji su 100 puta smrtonosniji --
02:10
like WorldSvet WarRat I.
44
114927
1977
kao Prvi svetski rat.
02:12
So what kindкинд of historicalисторијски mechanismмеханизам can produceпроизвести that?
45
116904
2923
Pa kakav istorijski mehanizam to može prouzrokovati?
02:15
What's the originпорекло of this?
46
119827
2000
Šta je poreklo ovoga?
02:17
So SteveSteve and I, throughкроз mathematicalматематички analysisанализа,
47
121827
2265
Tako Stiv i ja, kroz matematičku analizu
02:19
proposeпредложити that there's actuallyзаправо a very simpleједноставно phenomenonфеномен at the rootкорен of this,
48
124092
4241
predlažemo da postoji veoma jednostavan fenomen u korenu ovoga,
02:24
whichкоја liesлажи in our brainsмозга.
49
128333
1690
koji leži u našem umu.
02:25
This is a very well-knowndobro poznata featureкарактеристика
50
130023
2019
To je veoma dobro poznata osobina
02:27
in whichкоја we perceivedoživljavaju quantitieskoličine in relativeу односу waysначини --
51
132042
2975
gde mi doživljavamo količine na relativan način --
02:30
quantitieskoličine like the intensityинтензитет of lightсветло or the loudnessuobličavanja of a soundзвук.
52
135017
3716
količine kao intenzitet svetla ili jačinu zvuka.
02:34
For instanceпример, committingпочиње 10,000 soldiersвојници to the nextследећи battleбитка soundsзвуци like a lot.
53
138733
5309
Npr, angažovanje 10 000 vojnika u sledećoj bici, zvuči kao mnogo.
02:39
It's relativelyрелативно enormousогроман if you've alreadyвећ committedпосвећен 1,000 soldiersвојници previouslyраније.
54
144042
3444
To je relativno veliki broj, ako ste već angažovali 1 000.
02:43
But it doesn't soundзвук so much,
55
147486
1827
Ali to ne izgleda tako mnogo,
02:45
it's not relativelyрелативно enoughдовољно, it won'tнеће make a differenceразлика
56
149313
3020
nije relativno dovoljno, neće praviti razliku
02:48
if you've alreadyвећ committedпосвећен 100,000 soldiersвојници previouslyраније.
57
152333
2952
ako ste ranije već angažovali 100 000 vojnika.
02:51
So you see that because of the way we perceivedoživljavaju quantitieskoličine,
58
155285
3613
Tako da vidite zbog načina na koji mi doživljavamo količine,
02:54
as the warрат dragsповуци on,
59
158898
1767
kako se ratovi nastavljaju,
02:56
the numberброј of soldiersвојници committedпосвећен to it and the casualtiesжртве
60
160665
3085
broj vojnika koji su uključeni u njih i žrtve
02:59
will increaseповећати not linearlyлинеарно --
61
163750
1683
se neće povećavati linearno --
03:01
like 10,000, 11,000, 12,000 --
62
165433
1888
kao 10 000, 11 000, 12 000 --
03:03
but exponentiallyекспоненцијално -- 10,000, laterкасније 20,000, laterкасније 40,000.
63
167321
4275
već eksponencionalno -- 10 000, pa 20 000, pa 40 000.
03:07
And so that explainsobjašnjava this patternобразац that we'veми смо seenвиђено before.
64
171596
3085
I to objašnjava pravilo koje smo videli ranije.
03:10
So here mathematicsматематика is ableу могуцности to linkлинк a well-knowndobro poznata featureкарактеристика of the individualпојединац mindум
65
174681
5498
Tako da ovde matematika može da poveže dobro poznatu osobinu pojedinačnog mišljenja
03:16
with a long-termдугорочни historicalисторијски patternобразац
66
180179
2989
sa dugotrajnim istorijskim uzorkom
03:19
that unfoldsrazvija over centuriesвековима and acrossпреко continentsконтинената.
67
183168
2857
koji se otrkiva kroz vekove i kontinente.
03:21
So these typesврсте of examplesпримери, todayданас there are just a fewнеколико of them,
68
186025
4017
Mislim da će ovakve vrste primera, kojih danas ima samo nekolicina,
03:25
but I think in the nextследећи decadeдекада they will becomeпостати commonplaceuobičajeno.
69
190042
2689
u sledećoj deceniji postati uobičajene.
03:28
The reasonразлог for that is that the historicalисторијски recordзапис
70
192731
2392
Razlog za ovo je to što se istorjski zapisi
03:31
is becomingпостаје digitizeddigitalizovane at a very fastбрзо paceтемпо.
71
195123
2460
veoma brzim tempom digitalizuju.
03:33
So there's about 130 millionмилиона booksкњиге
72
197583
2610
Ima oko 130 miliona knjiga
03:36
that have been writtenнаписано sinceОд the dawnзоре of time.
73
200193
2311
koje su napisane od rađanja vremena.
03:38
CompaniesKompanija like GoogleGoogle have digitizeddigitalizovane manyмноги of them --
74
202504
2454
Kompanije kao Google su digitalizovale mnoge od njih
03:40
aboveгоре 20 millionмилиона actuallyзаправо.
75
204958
1584
ustvari preko 20 miliona.
03:42
And when the stuffствари of historyисторија is availableдоступан in digitalдигитални formобразац,
76
206542
3578
I kad su istorijske stvari dostupne u digitalnoj formi,
03:46
it makesчини it possibleмогуће for a mathematicalматематички analysisанализа
77
210120
2380
to omogućava da se matematičkom analizom,
03:48
to very quicklyбрзо and very convenientlyпогодно
78
212500
2375
veoma brzo i vrlo povoljno
03:50
reviewпреглед trendsтрендови in our historyисторија and our cultureкултура.
79
214875
2725
pregledaju trendovi u našoj istoriji i kulturi.
03:53
So I think in the nextследећи decadeдекада,
80
217600
2721
Tako da mislim da će u sledećoj deceniji,
03:56
the sciencesсциенцес and the humanitiesхуманистике will come closerближе togetherзаједно
81
220321
2750
prirodne i društvene nauke postati bliskije
03:58
to be ableу могуцности to answerодговор deepдубоко questionsпитања about mankindljudski rod.
82
223071
3329
i da će moći da odgovore na suštinska pitanja o ljudskoj vrsti.
04:02
And I think that mathematicsматематика will be a very powerfulмоћан languageЈезик to do that.
83
226400
4121
I mislim da će jezik matematike biti veoma snažan jezik da to uradi.
04:06
It will be ableу могуцности to revealоткривају newново trendsтрендови in our historyисторија,
84
230521
3146
Moći će da otkrije nove trendove u našoj istoriji,
04:09
sometimesпонекад to explainобјасни them,
85
233667
1750
ponekad da ih objasni
04:11
and maybe even in the futureбудућност to predictпредвидети what's going to happenдесити се.
86
235417
3306
i možda čak da predvidi šta će se dogoditi.
04:14
Thank you very much.
87
238723
1491
Hvala mnogo.
04:16
(ApplauseAplauz)
88
240214
3678
(Aplauz)
Translated by Tatjana Jevdjic
Reviewed by Ivana Korom

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Jean-Baptiste Michel - Data researcher
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world.

Why you should listen

Jean-Baptiste Michel holds joint academic appointments at Harvard (FQEB Fellow) and Google (Visiting Faculty). His research focusses on using large volumes of data as tools that help better understand the world around us -- from the way diseases progress in patients over years, to the way cultures change in human societies over centuries. With his colleague Erez Lieberman Aiden, Jean-Baptiste is a Founding Director of Harvard's Cultural Observatory, where their research team pioneers the use of quantitative methods for the study of human culture, language and history. His research was featured on the covers of Science and Nature, on the front pages of the New York Times and the Boston Globe, in The Economist, Wired and many other venues. The online tool he helped create -- ngrams.googlelabs.com -- was used millions of times to browse cultural trends. Jean-Baptiste is an Engineer from Ecole Polytechnique (Paris), and holds an MS in Applied Mathematics and a PhD in Systems Biology from Harvard.

More profile about the speaker
Jean-Baptiste Michel | Speaker | TED.com